紐約市共有超過九十萬棟建築物，如何可以整理出千頭萬緒？幾個「細路」從總共十九個部門找來了無數個與建築物有關的數據資料，包括最基本的樓宇地址、建築日期、到樓宇業主的（不）交稅記錄、救護車召喚記錄、地區罪案率等等，再和各樓宇的火警記錄進行對比，希望可以找出個所以然來。各個部門保留記錄的方法都不一樣，數據的質素相當參差，一時間仍然未能達成任何結果。
幾個「細路」的工作，number-crunching 是其次，最重要是把良莠不齊的數據，整理出一個紋路來。他們於是跳出辦公室，到各個社區跟街坊傾計，看看有甚麼元素令樓宇變得高危。經過多番推敲，他們發現，曾經進行外牆裝修的樓宇，火警危險相對較低，他們於是透過在數據庫加入外牆裝修申請一項，終於成功篩選出高危樓宇，讓調查員優先處理，個案檢控成功率，由本來的13%大幅提升至70%。
Priscilla Chan 《大數據可以改善生活？由自駕車、樓宇安全、盲人福祉等說起》
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